Warum ist die Anzahl der Freiheitsgrade

13

Ich habe hier gelesen , dass die Anzahl der Freiheitsgrade war, die ich verwenden sollte, wenn ich einen t-Test für die Signifikanz eines Regressionskoeffizienten durchführe, aber ich verstehe nicht warum. Mein Verständnis war, dass T-Tests im Allgemeinen Freiheitsgrade hatten. $n-p-1$ $n-1$

— user1205901 - Setzen Sie Monica wieder ein
quelle

Typischerweise liegt die Anzahl der Parameter darin, p+1dass es pSteigungen und 1Schnittpunkte gibt.

— PatrickT

15

Sie verlieren einen Freiheitsgrad für jeden geschätzten mittleren Parameter. Für einen gewöhnlichen t-Test ist das 1 (der Mittelwert). Für die Regression kostet Sie jeder Prädiktor ein gewisses Maß an Freiheit. Das Extra ist für den Abfang.

$n-p-1$

— Glen_b - Setzen Sie Monica wieder ein
quelle

3

In der Tat, wenn Sie ein Ergebnis auf eine Konstante (nur einen Abschnitt im Modell) zurückführen, erhalten Sie den Mittelwert, p wäre dann 0 und man hätte n-1 Freiheitsgrade

— Repmat

3

$n-p-1$ $p$

— dko
quelle

1

Freiheitsgrade sind die Anzahl unabhängiger Werte oder Größen, die einer statistischen Verteilung zugeordnet werden können.

In diesem Fall ist es also n − p − 1, weil:

n ist die Anzahl der Trainingsmuster. p ist die Anzahl der Prädiktoren. 1 ist zum Abfangen.

— Venkataramana
quelle